Italian_NER_XXL

意大利实体识别模型，识别52类实体

BERT 更新实体识别 Italian_NER_XXL 模型 Github 开源项目自然语言处理 Huggingface

该人工智能模型能够识别52类意大利语实体，具备79%的准确率，并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色，提供多功能的实体识别支持。

Huggingface

介绍相关项目

Lexora-Medium-7B - 面向意大利语的数理推理开源语言模型

GithubHuggingfaceLexora-Medium-7B代码示例开源项目模型模型使用自然语言处理语言模型

Lexora-Medium-7B是一个专注于意大利语和英语的开源语言模型，基于DeepMount00数据集训练，在数学推理和问答任务中表现出色。模型采用Transformers架构，支持Python快速部署，可应用于多样化的自然语言处理场景。

deberta-v2-xlarge - 强大的NLU模型在多项任务中表现优异

DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型模型性能自然语言处理

DeBERTa-v2-xlarge是一个基于解缠注意力机制和增强型掩码解码器的自然语言理解模型。该模型拥有24层结构、1536隐藏层大小，总参数量为900M，经160GB原始数据训练。在SQuAD、GLUE等多项NLU基准测试中，DeBERTa-v2-xlarge的表现超越了BERT和RoBERTa。模型在问答、文本分类等任务中展现出优异性能，为自然语言处理领域提供了新的研究方向。

ner-dutch-large - 荷兰语命名实体识别模型，支持4类实体标签

FlairGithubHuggingfaceNERXLM-R命名实体识别开源项目模型荷兰语

该项目提供一个荷兰语命名实体识别模型，应用于Flair和XLM-R嵌入，支持识别地点、人物等四类标签，F1得分为95.25。通过Python代码示例，展示实际文本的实体识别过程；同时，项目包含完整的训练脚本，帮助用户创建定制化识别任务。

bert_cased_ner - BERT模型驱动的土耳其语命名实体识别工具

BertTurkGithubHuggingfaceMilliyetNER命名实体识别土耳其语开源项目模型自然语言处理

项目开发了一个专门用于土耳其语的BERT命名实体识别模型。该模型基于MilliyetNER新闻语料库训练，可识别人名、地点和组织三类实体。模型表现优异，测试集F1得分达0.96。提供简洁的Python接口，方便研究者和开发者在土耳其语自然语言处理任务中应用。

camembert-ner - 基于camemBERT的高性能法语命名实体识别模型

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camembert-ner是一个在wikiner-fr数据集上微调的法语命名实体识别模型。该模型在非正式文本如电子邮件和聊天记录中表现出色，尤其善于识别不以大写字母开头的实体。它能够识别人名、组织、地点和其他杂项实体，并可通过HuggingFace框架轻松集成。模型的整体F1分数为0.8914，其中人名识别准确率最高，达到0.9483。

bert-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型

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bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构，使用大规模瑞典语语料库训练，并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型，支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。

bert-spanish-cased-finetuned-ner - 西班牙语BERT模型微调用于命名实体识别

BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语

通过微调，西班牙语BERT cased模型被优化用于命名实体识别任务。使用CONLL Corpora ES数据集，训练数据包含8700条实例，开发数据2200条。在评估集上F1得分为90.17，表现优于其他多语种和TinyBERT模型。采用Huggingface工具包，便于快速应用。

ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型

BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语

这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类

GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。

bert-finetuned-ner - BERT微调模型实现高精度命名实体识别

BERTGithubHuggingfaceconll2003命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于BERT模型，在conll2003数据集上进行微调，专注于命名实体识别任务。模型在评估集上展现出优异性能，精确率达0.9355，召回率为0.9514，F1分数为0.9433。经过3轮训练，采用Adam优化器和线性学习率调度器，模型在命名实体识别领域表现卓越。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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